# Models.dev vs Ultralytics Models.dev enregistre 200 451 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -3,9 % et un modèle tarifaire Gratuit. Ultralytics enregistre 793 423 visites mensuelles avec une croissance de +8,7 % et un modèle tarifaire Freemium. | Métrique | [Models.dev](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev) | [Ultralytics](https://openaitools.app/fr/tool/ultralytics) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://models.dev | https://www.ultralytics.com | | Catégories | Modèles IA, AI API, Modèles d'IA open source, Annuaire d'outils IA | Outils de développement IA, Reconnaissance d'images IA, Modèles IA, No-Code & Low-Code | | Modèle tarifaire | Gratuit | Freemium | | Visites mensuelles | 200 451 | 793 423 | | Taux de croissance mensuel | -3,9 % | +8,7 % | | Marché principal | Chine | Chine | | Visites directes | 136 316 | 239 747 | | Score d'avis | 4,4 | 4,6 | | Nombre d'enregistrements | 0 | 0 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## Models.dev Models.dev répond à une question très concrète : quel modèle utiliser, et à quel coût ? Chaque entrée est organisée sous un identifiant canonique au format fournisseur/modèle, ce qui permet de comparer directement un même modèle servi par plusieurs fournisseurs. Les colonnes couvrent la fenêtre de contexte, la sortie maximale, la prise en charge entrée/sortie, le raisonnement, l'appel d'outils, la sortie structurée, le contrôle de température, les poids ouverts ou fermés, le prix par million de tokens, ainsi que les dates de publication et de mise à jour. Comme les sorties de modèles s'enchaînent vite, le catalogue est conçu pour rester à jour, avec des tableaux triables et recherchables permettant de filtrer par laboratoire ou fournisseur. Il inclut à la fois des modèles phares fermés et des alternatives à poids ouverts, ce qui sert autant à la planification des coûts qu'à l'étude des capacités. Le projet est open source et gratuit, et destiné à être consommé par programme. Les développeurs peuvent l'intégrer à leurs propres outils via une API JSON ou un SDK typé, ce qui en fait un back-end pratique pour des tableaux de bord, une logique de routage ou des calculateurs de coûts internes, plutôt qu'une simple page de consultation. **Tarifs et offres:** Models.dev est gratuit et open source. Il s'agit d'une base de référence : les prix affichés sont les tarifs par million de tokens facturés par les fournisseurs de modèles, et non des frais d'utilisation du site. - **Identifiants canoniques:** Chaque modèle utilise un format fournisseur/modèle uniforme pour une comparaison directe entre fournisseurs. - **Comparaison des spécifications:** Fenêtre de contexte, limite de sortie, raisonnement, appel d'outils, sortie structurée et température côte à côte. - **Transparence des prix:** Prix d'entrée et de sortie par million de tokens, avec dates de publication et de mise à jour. - **Modèles ouverts et fermés:** Couvre les API phares fermées et les modèles à poids ouverts de nombreux laboratoires dans un seul catalogue triable. - **Accès développeur:** Consommez le catalogue via une API JSON ou un SDK typé pour vos propres outils et tableaux de bord. **Forces:** Gratuit et open source, sans compte requis; Des identifiants canoniques rendent la comparaison entre fournisseurs fiable; Prix, limites et capacités réunis dans un tableau triable; Disponible en API JSON et SDK typé pour un usage programmatique **Limites:** C'est un catalogue de référence, pas un service d'inférence ni d'hébergement; La qualité des données dépend de la réactivité de la communauté et des mainteneurs; L'interface vise les développeurs et offre peu de repères aux non-techniciens [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev.md) ## Ultralytics Ultralytics est surtout connu comme mainteneur de la famille YOLO, l'une des familles de modèles de vision par ordinateur temps réel les plus largement déployées. La même base de code couvre sept tâches de vision — détection, segmentation d'instances, estimation de pose, boîtes orientées, classification et suivi —, ce qui permet de passer d'un prototype rapide à l'inférence en production sans changer de framework. Les modèles s'exportent vers une longue liste de runtimes comme ONNX, TensorRT ou CoreML pour les cibles embarquées et en périphérie. Au-delà des modèles, Ultralytics propose une Platform hébergée qui prend en charge la partie opérationnelle des projets de vision. On annote les jeux de données grâce à l'annotation assistée par SAM, on ajuste ou entraîne des modèles sur GPU cloud (AutoTrain inclus) et on déploie dans des régions managées qui descendent à zéro lorsqu'elles sont inactives. Un constructeur de workflows de type agent permet d'enchaîner modèles, logique métier et alertes dans des pipelines automatisés, adaptés à l'inspection industrielle, à la sécurité et aux produits analytiques. La licence est à double voie. La voie open source est publiée sous AGPL-3.0, adaptée aux projets ouverts mais imposant des obligations de copyleft aux produits fermés. Les entreprises qui intègrent YOLO dans un logiciel propriétaire achètent généralement une licence entreprise, qui supprime ces obligations et ajoute un déploiement sur site ou en cloud privé, un large support des formats d'export et un support d'ingénierie direct. Ultralytics publie aussi une documentation et des tutoriels très complets, ce qui explique en grande partie l'adoption par les étudiants, les chercheurs et les intégrateurs commerciaux. **Tarifs et offres:** Freemium. Les modèles et outils YOLO sont disponibles en open source sous AGPL-3.0 gratuitement ; la Ultralytics Platform propose des niveaux cloud gratuits et payants, et l'usage commercial dans des produits fermés nécessite une licence entreprise avec des conditions de support sur mesure. - **Modèles de vision temps réel YOLO:** Une famille de modèles couvrant détection, segmentation d'instances, estimation de pose, boîtes orientées, classification et suivi, optimisée pour l'inférence temps réel sur GPU, CPU et appareils en périphérie. - **Ultralytics Platform pour tout le cycle de vie:** Annotez les données avec l'annotation assistée par SAM, entraînez sur GPU cloud avec AutoTrain et déployez dans des régions managées qui descendent à zéro en cas d'inactivité. - **Large prise en charge des exports et runtimes:** Exportez les modèles entraînés vers ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite et bien d'autres formats pour serveurs cloud, mobiles et matériel embarqué. - **Double licence pour un usage ouvert et commercial:** Adoptez la version open source AGPL-3.0 ou achetez une licence entreprise pour intégrer YOLO dans des produits fermés sans obligations de copyleft. - **Constructeur de workflows et d'agents:** Enchaînez modèles de vision, logique métier et alertes de type Slack dans des pipelines automatisés de surveillance, d'inspection et d'analyse. **Forces:** Famille de modèles mature et très documentée, avec des milliards d'inférences quotidiennes et une large communauté open source; Couvre tout le cycle — annotation, entraînement, déploiement — et évite d'assembler plusieurs fournisseurs; Large prise en charge des formats d'export pour viser cloud, mobile et matériel embarqué depuis une seule base de code; La licence entreprise supprime les obligations AGPL pour les produits commerciaux fermés **Limites:** L'AGPL-3.0 de la version ouverte bloque de nombreux déploiements commerciaux fermés sans licence payante; Atteindre la meilleure précision exige encore un soin réel sur le jeu de données et les hyperparamètres, pas un résultat en un clic; La dépendance à la plateforme hébergée pour les fonctions managées peut créer un verrouillage pour les équipes qui voudront s'auto-héberger ensuite [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/ultralytics.md) ## Questions fréquentes ### Comment Models.dev et Ultralytics se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Models.dev enregistre 200 451 visites mensuelles, tandis que Ultralytics enregistre 793 423. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Models.dev a un taux de croissance mensuel de -3,9 % ; Ultralytics a +8,7 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Models.dev : Gratuit. Models.dev est gratuit et open source. Il s'agit d'une base de référence : les prix affichés sont les tarifs par million de tokens facturés par les fournisseurs de modèles, et non des frais d'utilisation du site. Ultralytics : Freemium. Freemium. Les modèles et outils YOLO sont disponibles en open source sous AGPL-3.0 gratuitement ; la Ultralytics Platform propose des niveaux cloud gratuits et payants, et l'usage commercial dans des produits fermés nécessite une licence entreprise avec des conditions de support sur mesure. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Roboflow](https://openaitools.app/fr/tool/roboflow) | 1 431 204 | +6,6 % | Freemium, Tarifs sur demande | Fournit un écosystème tout-en-un pour l'annotation de jeux de données, l'entraînement de modèles et le déploiement en périphérie. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/roboflow.md) | | 2 | [Labelbox](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox) | 762 803 | -22,8 % | Tarifs sur demande | Enterprise-grade labeling and data curation platform for complex computer vision training pipelines. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox.md) | | 3 | [Encord](https://openaitools.app/fr/tool/encord-com) | 244 204 | +9,4 % | Tarifs sur demande | Provides advanced multimodal dataset curation and annotation tools specifically for computer vision teams. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/encord-com.md) | | 4 | [Frigate NVR](https://openaitools.app/fr/tool/frigate-nvr) | 216 701 | -21,2 % | Freemium | NVR open source auto-hébergé, optimisé pour exécuter une détection d'objets locale en temps réel sur des flux de sécurité. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/frigate-nvr.md) | | 5 | [Stork](https://openaitools.app/fr/tool/stork) | 201 544 | +2,3 % | Gratuit | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/stork.md) | | 6 | [Label Studio](https://openaitools.app/fr/tool/label-studio) | 137 199 | -16,1 % | Tarifs sur demande, Gratuit | Outil d'étiquetage open source avec un support extensible pour les tâches d'annotation de vision par ordinateur personnalisées. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/label-studio.md) | | 7 | [Voxel51](https://openaitools.app/fr/tool/voxel51-com) | 117 715 | -8,2 % | Tarifs sur demande | Spécialisé dans la curation de jeux de données, la visualisation et l'évaluation de la qualité pour les workflows de vision par ordinateur. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/voxel51-com.md) | | 8 | [Viso Now](https://openaitools.app/fr/tool/viso-now) | 111 150 | -3 % | Freemium, Tarifs sur demande | Se concentre sur l'assemblage rapide et basé sur les prompts d'applications de vision par ordinateur d'entreprise de bout en bout. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/viso-now.md) | | 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/fr/tool/infrabase-ai) | 39 072 | -13,6 % | Gratuit | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/infrabase-ai.md) | | 10 | [Datature](https://openaitools.app/fr/tool/datature) | 24 530 | -23,2 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Propose un pipeline cloud sans code/code minimal pour entraîner et déployer des modèles de vision personnalisés. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/datature.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/models-dev-vs-ultralytics More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)